Solana 模因币套利机器人开发教程
在这篇文章中，我将展示如何快速设置一些基础代码，以识别 Raydium 和 Jupiter（Solana 链上最流动的两个 DEX）之间的 SOL/SPL 代币套利机会。
一键发币： SUI | SOL | BNB | ETH | BASE | ARB | OP | POLYGON | AVAX | FTM | OK
Solana 生态系统拥有多个去中心化交易所（DEX），允许快速交换 SOL/USDC 和 SPL 代币对。这些 DEX 之间的价格差异可以创造套利机会。这些价格失衡通常是短暂的，因此在它们消失之前通过程序识别这些机会至关重要。一旦你能做到这一点，波动性和失衡就会成为你的朋友，并且你可以开启一个全新的更安全的策略世界，与许多模因币交易者必须应对的更具风险的交易方法相比。
在这篇文章中，我将展示如何快速设置一些基础代码，以识别 Raydium 和 Jupiter（Solana 链上最流动的两个 DEX）之间的 SOL/SPL 代币套利机会。
通过我的指导启动的这个机器人是一个完美的起点，可以进入模因币套利。
1、这个 Solana 套利机器人到底能做什么？
✅ 它允许我们在 Raydium 和 Jupiter 上实时监控价格。
✅ 它会自动检测高于可配置百分比阈值的价格差异。
✅ 它会将所有识别到的机会记录在一个结构化的 CSV 文件中，包括时间戳、代币符号、代币地址、在哪一个 DEX 上购买、在哪一个 DEX 上出售、买入价格、卖出价格以及百分比差异。
✅ 它内置了速率限制和错误处理功能。
✅ 它还具有高效的免费 API 使用，包括超时处理和重试逻辑。
2、它实际上是如何运作的？
套利机器人使用四个主要数据源。
- 一个预先加载的 JSON 文件，包含我们的目标代币进行监控。
- Jupiter 的报价 API，用于获取 Jupiter DEX 上的代币价格。
- DexScreener 的 API，用于快速抓取目标代币的池信息。
- Raydium 的价格 API，用于获取 Raydium DEX 上的代币价格。
机器人从我们的 JSON 文件中加载目标代币，同时从 Raydium 和 Jupiter 获取价格，计算两者之间的价格差异，并在识别到任何给定目标代币在这些 DEX 之间有利可图的机会时记录该机会。
3、设置运行机器人的环境
Python 是先决条件
a) 首先，你需要确保你的机器上安装了 Python 3.9+。你可能已经安装了它，但如果还没有的话...
- 从 python.org 下载并安装 Python 3.9+。
- 安装过程中选择“将 Python 添加到 PATH”。
- 然后在终端应用程序/命令提示符中验证安装：
python --version
b) 创建一个项目目录来存放你的机器人文件：
mkdir solana-arb-monitor
cd solana-arb-monitor
c) 现在从这里设置一个 Python 虚拟环境来运行你的机器人：
# Windows
python -m venv venv
.\\venv\\Scripts\\activate
# Mac/Linux
python -m venv venv
source venv/bin/activate
设置开发环境
- 安装一个免费的代码编辑器如 VSCode: code.visualstudio.com。我个人使用 Spyder，因为它是我一直使用的，最熟悉。
- 这些代码编辑器或集成开发环境（IDE）是你将在其中花费大量时间编写和自定义代码的地方。
安装依赖项
创建一个名为 requirements.txt 的文本文件。
在这个文件中输入并保存以下依赖项：
aiohttp==3.11.12
asyncio==3.4.3
确保将此文件保存到你已经创建的 solana-arb-monitor 目录中。现在你可以回到你的终端应用程序/命令提示符中运行以下命令来安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
配置你的代币来源 JSON 文件
在你的 VSCode 或其他 IDE/文本编辑器中创建一个 sols_pairs.json 文件。我们需要填充我们想要监控的代币。它的结构如下（你始终需要保持顶部的 SOL 地址，你想要的目标代币可以是任何你想要的）：
{
"tokens": {
"SOL": {
"address": "So11111111111111111111111111111111111111112"
},
"Pnut": {
"address": "2qEHjDLDLbuBgRYvsxhc5D6uDWAivNFZGan56P1tpump"
},
"BONK": {
"address": "DezXAZ8z7PnrnRJjz3wXBoRgixCa6xjnB7YaB1pPB263"
}
// 根据需要添加更多代币
}
}
你需要确保这些代币有一定的市值、流动性和 24 小时交易量。你还需要确保代币地址在 Jupiter 和 Raydium 上都可以交易。
我发现一个很好的方法是在这个地址查找热门代币对：https://jup.ag/tokens
看看那里的热门代币。复制它们的代币地址。然后像这样粘贴到 DexScreener 中：https://dexscreener.com/solana/[目标_代币_地址]
然后在右上角你会看到这个作为确认，它也在 Raydium 上：
4、理解机器人中的关键元素
让我们现在分解代码中的关键组件……
QuickTokenChecker 类
这个类处理核心的价格检查功能：
class QuickTokenChecker:
def __init__(self, token_file):
self.jupiter_base_url = "https://quote-api.jup.ag/v6/quote"
self.raydium_base_url = "https://api.raydium.io/v2/main/price"
self.sol_address = 'So11111111111111111111111111111111111111112'
此类中重要的方法包括：
- get_with_timeout：带有超时逻辑的 API 请求处理
- get_pool_address：获取 Raydium 池信息
- check_jupiter：从 Jupiter 获取价格
- check_raydium：从 Raydium 获取价格
ArbitrageMonitor 类
这个类扩展了 QuickTokenChecker 并管理监控过程：
class ArbitrageMonitor(QuickTokenChecker):
def __init__(self, token_file: str, config: Dict):
super().__init__(token_file)
self.config = config
self.running = False
此类的关键特性包括：
- 在检查之间的速率限制
- 对任何有问题的代币的错误计数
- 机会的 CSV 日志记录
- 清晰的关闭处理（如果你是新手，在终端/命令提示符中按 ctr+c 即可停止机器人）
配置选项
脚本的底部有一个配置字典，方便自定义。这里的一个重要功能是可以设置 min_price_difference。当你考虑交换费用时，你可能在这里更保守一点，选择更高的百分比——机会会较少，但利润会更有保障。
# 配置
config = {
'check_interval': 60, # 检查周期之间的秒数
'min_check_interval': 0, # 同一代币检查之间的最小秒数
'min_price_difference': 1.0, # 最小价格差异百分比
'max_errors': 5, # 最大错误次数后发出警告
'token_file': 'sol_pairs.json'
}
5、完整的机器人代码
import aiohttp
import asyncio
import csv
import os
import json
from datetime import datetime
import signal
import sys
from typing import Dict, List, Optional
class QuickTokenChecker:
def __init__(self, token_file):
self.jupiter_base_url = "https://quote-api.jup.ag/v6/quote"
self.raydium_base_url = "https://api.raydium.io/v2/main/price"
self.sol_address = 'So11111111111111111111111111111111111111112'
# 从 JSON 文件加载代币
with open(token_file, 'r') as f:
data = json.load(f)
if isinstance(data, dict) and 'tokens' in data:
self.token_addresses = {
symbol: info['address']
for symbol, info in data['tokens'].items()
}
else:
self.token_addr这些 = 数据
print(f"加载了 {len(self.token_addresses)} 个代币进行检查")
async def get_with_timeout(self, session, url, timeout=5, max_retries=3, **kwargs):
"""带超时和重试逻辑的 GET 请求"""
for attempt in range(max_retries):
try:
async with asyncio.timeout(timeout):
async with session.get(url, **kwargs) as response:
if response.status == 429: # 达到速率限制
retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', 5))
await asyncio.sleep(retry_after)
continue
status = response.status
try:
data = await response.json()
return status, data
except Exception as e:
text = await response.text()
return status, None
except asyncio.TimeoutError:
if attempt < max_retries - 1:
await asyncio.sleep(2 ** attempt) # 指数退避
continue
except Exception as e:
if attempt < max_retries - 1:
await asyncio.sleep(2 ** attempt)
continue
return None, None
async def get_pool_address(self, session, token_address):
"""从 DexScreener 获取池地址"""
try:
url = f"https://api.dexscreener.com/latest/dex/tokens/{token_address}"
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
'Accept': 'application/json'
}
async with session.get(url, headers=headers) as response:
if response.status == 200:
data = await response.json()
pairs = data.get('pairs', [])
# 查找 Raydium 对应的池
for pair in pairs:
if pair.get('dexId') == 'raydium':
return {
'pair_address': pair.get('pairAddress'),
'price': float(pair.get('priceUsd', 0))
}
return None
except Exception:
return None
async def check_jupiter(self, session, symbol, address):
# 首先获取 SOL/USDC 的价格
sol_price_params = {
'inputMint': self.sol_address,
'outputMint': 'EPjFWdd5AufqSSqeM2qN1xzybapC8G4wEGGkZwyTDt1v',
'amount': '1000000000',
'slippageBps': 50
}
sol_status, sol_data = await self.get_with_timeout(session, self.jupiter_base_url, params=sol_price_params)
if not sol_status == 200 or not sol_data or 'outAmount' not in sol_data:
return False, None
sol_price_usdc = float(sol_data['outAmount']) / 1e6 # 转换为小数 USDC
# 获取代币/SOL 的价格
params = {
'inputMint': address,
'outputMint': self.sol_address,
'amount': '1000000000',
'slippageBps': 50
}
status, data = await self.get_with_timeout(session, self.jupiter_base_url, params=params)
if status == 200 and data and 'outAmount' in data:
sol_value = float(data['outAmount']) / float(params['amount'])
usdc_price = (sol_value * sol_price_usdc) / 1000 # 除以 1000
return True, {
'price': usdc_price
}
return False, None
async def check_raydium(self, session, symbol, address):
"""在 Raydium 上检查代币价格"""
pool_data = await self.get_pool_address(session, address)
if not pool_data:
return False, None
return True, {
'price': pool_data['price']
}
class ArbitrageMonitor(QuickTokenChecker):
def __init__(self, token_file: str, config: Dict):
super().__init__(token_file)
self.config = config
self.running = False
self.last_check_times: Dict[str, datetime] = {}
self.error_counts: Dict[str, int] = {}
# 注册信号处理程序
signal.signal(signal.SIGINT, self.handle_shutdown)
signal.signal(signal.SIGTERM, self.handle_shutdown)
def handle_shutdown(self, signum, frame):
"""在接收到信号时优雅关闭"""
print("\n收到关闭信号。正在清理...")
self.running = False
async def monitor_token(self, session: aiohttp.ClientSession, symbol: str, address: str) -> Optional[dict]:
"""带错误处理和速率限制的单个代币对监控"""
try:
# 检查是否需要等待速率限制
last_check = self.last_check_times.get(symbol)
if last_check:
time_since_last = (datetime.now() - last_check).total_seconds()
if time_since_last < self.config['min_check_interval']:
await asyncio.sleep(self.config['min_check_interval'] - time_since_last)
# 更新最后检查时间
self.last_check_times[symbol] = datetime.now()
# 检查价格
raydium_available, raydium_data = await self.check_raydium(session, symbol, address)
if raydium_available:
await asyncio.sleep(0.1) # 小延迟以避免连续检查
jupiter_available, jupiter_data = await self.check_jupiter(session, symbol, address)
if jupiter_available and raydium_data and jupiter_data:
ray_price = float(raydium_data['price'])
jup_price = float(jupiter_data['price'])
diff_percent = abs(ray_price - jup_price) / min(ray_price, jup_price) * 100
if diff_percent > self.config['min_price_difference']:
# 根据价格确定买入/卖出场所
buy_price = min(ray_price, jup_price)
sell_price = max(ray_price, jup_price)
buy_on = 'Raydium' if buy_price == ray_price else 'Jupiter'
sell_on = 'Jupiter' if sell_price == jup_price else 'Raydium'
opportunity = {
'symbol': symbol,
'address': address,
'buy_on': buy_on,
'sell_on': sell_on,
'buy_price': buy_price,
'sell_price': sell_price,
'difference_percent': diff_percent,
'timestamp': datetime.now().isoformat()
}
return opportunity
return None
except Exception as e:
self.error_counts[symbol] = self.error_counts.get(symbol, 0) + 1
if self.error_counts[symbol] > self.config['max_errors']:
print(f"{symbol} 出现太多错误，考虑移除监控")
return None
async def run_monitoring_loop(self):
"""主要的监控循环，带适当的错误处理和速率限制"""
self.running = True
print(f"开始监控循环于 {datetime.now()}")
while self.running:
try:
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=30)
async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session:
while self.running:
start_time = datetime.now()
opportunities = []
for symbol, address in self.token_addresses.items():
if symbol != 'SOL':
try:
result = await self.monitor_token(session, symbol, address)
if isinstance(result, dict):
opportunities.append(result)
except Exception as e:
continue
if opportunities:
self.save_opportunities(opportunities)
for opp in opportunities:
print(f"\n🔥 {opp['symbol']} 中发现机会：")
print(f"在 {opp['buy_on']} 买入，价格为 ${opp['buy_price']:.6f}")
print(f"在 {opp['sell_on']} 卖出，价格为 ${opp['sell_price']:.6f}")
print(f"差价: {opp['difference_percent']:.2f}%")
elapsed = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
if elapsed < self.config['check_interval']:
await asyncio.sleep(self.config['check_interval'] - elapsed)
except Exception as e:
print("10 秒后重新启动监控循环...")
await asyncio.sleep(10)
def save_opportunities(self, opportunities):
"""将机会保存到 CSV 文件中"""
csv_filename = 'arbitrage_opportunities.csv'
文件已存在 = os.path.exists(csv_filename)
with open(csv_filename, 'a', newline='') as f:
表头 = [
'时间戳',
'符号',
'地址',
'买入平台',
'卖出平台',
'买入价格',
'卖出价格',
'差价百分比'
]
写入器 = csv.DictWriter(f, fieldnames=表头)
if not 文件已存在:
写入器.writeheader()
for 机会 in 机会列表:
行 = {
'时间戳': datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
'符号': 机会['符号'],
'地址': 机会['地址'],
'买入平台': 机会['买入平台'],
'卖出平台': 机会['卖出平台'],
'买入价格': f"{机会['买入价格']:.8f}",
'卖出价格': f"{机会['卖出价格']:.8f}",
'差价百分比': f"{机会['差价百分比']:.2f}"
}
写入器.writerow(行)
print(f"\n已记录 {len(机会列表)} 个机会到 {csv_filename}")
async def 主函数():
# 配置
配置 = {
'检查间隔': 60, # 每次完整检查周期之间的秒数
'最小检查间隔': 0, # 同一代币之间检查的最小秒数
'最小价格差异': 1.0, # 最小价格差异百分比
'最大错误次数': 5, # 最大错误次数后警告
'代币文件': 'sol_pairs.json'
}
监控器 = ArbitrageMonitor(配置['代币文件'], 配置)
try:
await 监控器.运行监控循环()
except Exception as e:
print(f"致命错误: {str(e)}")
finally:
print("\n正在关闭...")
if __name__ == "__main__":
print("启动 p05h SOL 套利监控器...")
asyncio.run(主函数())
6、运行机器人
- 将上述机器人代码保存到你选择的文件中。我们暂时将其称为arb_monitor.py，并保存到你之前创建的机器人目录中。
- 确保你已经将你的sol_pairs.json文件保存到同一目录中。
- 现在从你的终端/命令提示符中运行机器人：
python arb_monitor.py
机器人现在将在你的机器人目录中创建一个名为套利机会.csv的文件。
如果一切正常，控制台输出应如下所示：
7、接下来去哪里？
既然你已经成功搭建了基础的Solana套利分析机器人，接下来你可以考虑添加高级分析和功能，例如最低交易量阈值、价格影响分析、费用成本计算、Telegram、Discord、电子邮件、网络钩子通知……以及最关键的一步……实际交易执行！
我真的不想在这里的文章中完全手把手教你所有内容。我坚信通过实践学习，所以试着看看你能从这里扩展哪些功能。如果你卡住了，可以尝试将机器人代码粘贴到ChatGPT、Claude（我最喜欢的一个）或其他LLM AI中，并询问如何根据需要扩展其功能。
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